【摘 要】
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随着社会媒体的快速发展,信息过载问题日益严重,推荐系统的产生可以有效解决信息过载的问题,为用户提供个性化的推荐服务.然而当评分矩阵稀疏时,仅通过分析用户项目评分矩阵
【机 构】
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北京交通大学计算机与信息技术学院; 北京交通大学交通数据分析与挖掘北京市重点实验室;
【基金项目】
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国家自然科学基金(61876016);中央高校基础科研业务费(2017JBM023)
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随着社会媒体的快速发展,信息过载问题日益严重,推荐系统的产生可以有效解决信息过载的问题,为用户提供个性化的推荐服务.然而当评分矩阵稀疏时,仅通过分析用户项目评分矩阵来生成预测的传统方法表现不佳.本文通过挖掘社交网络中用户的拓扑关系,利用目标用户的直接邻居与间接邻居信息构建了加权社会信任网络,更加充分使用用户社交关系信息的同时也减少多余的社会噪声;使用用户评分以及用户社会信任关系两部分信息来计算用户的相似度,提出了一种融合社交关系的矩阵分解型推荐算法SoRegIM. 在公开数据集上的实验结果显示:我们的方法优于同类方法,且对于稀疏数据的提升效果明显.
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